"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Demiryolu operasyonlarında bilgisayar görüşünün, gerçek zamanlı izleme ve otomatik denetimler yoluyla güvenliği, bakımı ve verimliliği nasıl artırdığını görün.
Demiryolları, kara yolu taşımacılık sistemlerinin temel bir parçasıdır. Dünya çapında 1 milyondan fazla hat kilometresi boyunca uzanan demiryolu ağları, şehirleri, endüstrileri ve toplulukları geniş mesafelerde birbirine bağlar. Bu sistemler genişledikçe ve talep arttıkça, güvenliği ve verimliliği sağlamak, sadece manuel kontroller ve izlemeden daha fazlasını gerektirir.
En son çözümler giderek daha önemli hale geliyor. Örneğin, görsel verileri işlemekle ilgilenen bir yapay zeka (AI) dalı olan bilgisayarlı görü, çeşitli demiryolu operasyonlarını kolaylaştırmak için kullanılmaktadır.
Görme özellikli sistemler, kameraları ve aşağıdaki gibi bilgisayarla görme modellerini kullanır Ultralytics YOLO11 Demiryolu operatörlerine operasyonlar hakkında gerçek zamanlı farkındalık sağlamak için. Nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi görevler sayesinde, YOLO11 gibi modeller rayları, platformları, tünelleri ve trenlerin içini analiz ederek nesneleri, insanları veya tehlikeleri detect etmek için devreye girebilir.
Birinin platform kenarına çok yakın durduğu veya track üzerinde enkaz göründüğü bir durumu düşünün. Vision AI bunu gerçek zamanlı olarak detect ve bir uyarı göndererek istasyon ekiplerinin hızlı bir şekilde yanıt vermesini ve potansiyel risklerin gecikmelere veya kazalara dönüşmesini önlemesini mümkün kılar. Ayrıca, izlenmesi zor alanları her zaman izleyerek personele yardımcı olur.
Şekil 1. Bir tren platformunda duran insanları detect etmek için YOLO11 kullanımına bir örnek.
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü'nün benimsenmesi arttıkça, daha fazla şehir demiryolu operasyonlarını daha güvenli ve daha verimli hale getirmek için Görü AI'yı kullanmaya başlıyor. Bu makalede, demiryolu taşımacılığı iş akışlarında Görü AI'nın dünya çapında nasıl uygulandığını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Demiryolu taşımacılığı operasyonlarında Görüntüleme Yapay Zekasının rolü
Demiryolu ağları, gerçek zamanlı olarak izlenmesi gereken birçok hareketli parça içerir. Geleneksel olarak istasyon personeli tarafından yapılan işler artık yapay zeka kullanılarak otomatikleştirilebilir. YOLO11 gibi bilgisayarla görme modelleri, istasyon operatörlerinin demiryolu işlevlerini daha yakından izlemesine ve sorunlar ortaya çıktığında hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olabilir.
Özellikle, bilgisayarla görü görevleri, bu modellerin kameralardan gelen görsel girdileri kullanarak gerçekleştirmek üzere eğitilebildiği belirli işlevleri ifade eder. İşte demiryolu operasyonlarını izlemek için kullanılabilecek bazı temel görevler:
Nesne algılama: Bu görev, bir görüntü veya video karesi içindeki belirli nesneleri tanımlamayı ve konumlandırmayı içerir. Demiryolu uygulamalarında, YOLO11 gibi modeller rayların üzerindeki veya yakınındaki enkaz, aletler, bagaj veya insanlar gibi öğeleri detect edebilir.
Nesne takibi: Bu, tespit edilen nesnelerin hareketini birden çok video karesi boyunca izlemeyi ifade eder. İstasyonlarda veya trenlerde, takip yolcu akışını izlemeye ve tren hareketlerini takip etmeye yardımcı olur.
Poz tahmini: İnsan duruşunu anlamak için temel vücut eklemlerinin konumlarını tespit etmeyi ve analiz etmeyi içerir. Demiryolu ortamlarında, bir kişinin platformda yere yığılması gibi acil durumları belirlemeye yardımcı olabilir ve müdahale için uyarıları tetikleyebilir.
Örnek segmentasyonu: Bir görüntüdeki her pikseli önceden tanımlanmış kategorilere ayırmaya odaklanır. Demiryolu altyapısı izlemesinde, çatlaklar, korozyon veya aşınma gibi özellikleri belirleyerek rayların, platformların ve diğer yüzeylerin durumunu değerlendirmek için kullanılabilir.
Şekil 2. YOLO11 , güvenlik amacıyla insanları ve trenleri detect etmek ve track için kullanılabilir.
Demiryolu takibi için Görüntü İşleme Yapay Zekası kullanma
Vizyon tabanlı izleme tipik olarak güvenlik ve gözetim ile ilişkilendirilse de, demiryolu sistemleri Vizyon Yapay Zekayı sadece temel güvenlik görevlerinden çok daha fazlası için kullanır. Ayrıca operasyonları iyileştirmede, güvenliği artırmada ve ağ genelinde genel sistem yönetimini desteklemede de rol oynar.
Toplu taşımada Görüntü İşleme Yapay Zekası kullanmanın temel bir faydası, istasyon personeline potansiyel sorunların önünde kalmaları için zamanında ve yararlı bilgiler veren gerçek zamanlı olarak çalışabilmesidir.
Bilgisayar görüşünün demiryollarının daha yüksek hassasiyet ve kontrolle çalışmasına nasıl yardımcı olduğuna dair bazı gerçek dünya örneklerine göz atalım.
Raylı sistemlerde bakım görevleri için nesne tespiti
Avrupa'da demiryolu trafiği artmaya devam ederken, güvenilir altyapı izleme ihtiyacı çok önemli hale geldi. Güvenli ve sorunsuz operasyonları kolaylaştırmak için raylar düzenli olarak aşınma, hasar ve yanlış hizalama açısından denetlenmelidir. Bu, maliyetli aksamalara veya kazalara yol açmadan önce kusurların erken belirtileri için binlerce kilometrelik rayın kontrol edilmesini içerir. Görü AI, bu denetim sürecini otomatikleştirmek ve geliştirmek için etkili bir yol sunar.
Şekil 3. Bilgisayarlı görüş sistemleri demiryolu raylarının arızalı kısımlarını detect edebilir.
Örneğin, demiryolu ağının binlerce kilometreye yayıldığı Hollanda'da, rayları sürekli olarak izlemek ve bakımını yapmak çok büyük bir görevdir. Manuel denetimler hala önemli olsa da, yavaş, emek yoğun ve genellikle hizmeti kesintiye uğratabilir. Bunu çözmek için, track hattı koşullarını gerçek zamanlı olarak incelemek üzere bir bilgisayarla görme sistemi kullanılmaya başlandı.
Hareket halindeki trenlere monte edilen kameralar sürekli yüksek çözünürlüklü görüntü akışı yakalar. Bu görseller daha sonratrack , aşınmış veya hasarlı bileşenleri ve eksik parçaları detect etmek üzere eğitilmiş Vision AI modelleri tarafından analiz edilir.
Sürekli, otomatik izleme sayesinde, denetimler yalnızca daha hızlı değil, aynı zamanda daha doğrudur. Bakım ekipleri, en çok dikkat edilmesi gereken alanlara öncelik verebilir ve gereksiz kontrolleri azaltabilir. Sonuç olarak, operatörler günlük hizmeti kesintiye uğratmadan operasyonel riskleri azaltabildiler, gecikmeleri kısalttılar ve genel güvenliği artırabildiler.
Demiryolu altyapısında yapay zeka ile daha güvenli operasyonlar yürütmek
Büyük ölçekli demiryolu projelerinde, saha güvenliğini sağlamak en kalıcı zorluklardan biridir. Bu, özellikle Çin'deki Wuhan'ın kentsel demiryolu ağının inşaatı sırasında geçerliydi; burada aktif şantiyeler ve değişen koşullar sürekli gözetim gerektiriyordu.
Geleneksel olarak, güvenlik kontrolleri manuel gözleme dayanıyordu, bu da genellikle risklerin yalnızca bir olay meydana geldikten sonra tespit edildiği anlamına geliyordu. Yanıt sürelerini iyileştirmek ve riski azaltmak için araştırmacılar, bilgisayarlı görme ile desteklenen gerçek zamanlı bir güvenlik izleme sistemi tanıttı.
Şantiyelerdeki faaliyetleri sürekli olarak kaydetmek için 240'tan fazla yüksek çözünürlüklü kamera kuruldu. Video görüntüleri, yalnızca bireylerin tehlikeli alanlara ne zaman girdiğini değil, aynı zamanda yakındaki ekipmanın sabit mi yoksa hareket halinde mi olduğunu da tespit edebilen yapay zeka modelleri kullanılarak yerinde işlendi; bu, gerçek zamanlı riski değerlendirmede önemli bir faktördür. Güvenli olmayan bir davranış tespit edildiğinde, sistem saha amirlerine anında uyarı gönderebilir.
Şekil 4. Bilgisayarlı görü kullanarak tehlikeleri tespit etme.
Vizyon Yapay Zeka kullanarak demiryolu gözetimine bir bakış
Bakım ve güvenlik denetimlerini iyileştirmenin yanı sıra, bilgisayarla görme, demiryolu raylarını izinsiz girişlere karşı gerçek zamanlı olarak izlemek için de kullanılıyor. Sadece 2023 yılında Amerika Birleşik Devletleri'nde demiryoluyla ilgili 995 ölüm vakası bildirildiği için bu ciddi bir endişe kaynağıdır. Bu olayların çoğu, geleneksel izleme yöntemlerinin genellikle sınırlı olduğu bir alan olan raylara yetkisiz erişimi içeriyordu.
Bu sorunu çözmek için Amerika Birleşik Devletleri'ndeki demiryolları bilgisayarla görme çözümlerini benimsemeye başlıyor. Bu sistemler, track engelleri ve potansiyel sinyal ihlalleri gibi olayları detect etmek için yapay zeka modelleri tarafından analiz edilen canlı video akışlarını kullanıyor. Sistem, bu sorunları meydana geldikleri anda tespit ederek, hizmet kesintiye uğramadan veya güvenlik riske atılmadan önce ekiplerin hızlı bir şekilde müdahale etmesine yardımcı oluyor.
Belirli aralıklarla gerçekleşen manuel denetimlerin aksine, bilgisayarlı görü sistemleri ağ genelinde sürekli, gerçek zamanlı izleme sağlar. Bir tehdit algılandığında, operatörlere anında uyarılar gönderilir ve bu da hızlı, hedefe yönelik müdahalelere olanak tanır. Bu, gelişmiş durumsal farkındalığa, daha hızlı müdahaleye ve önlenebilir olaylardan kaynaklanan daha az gecikmeye yol açar.
Görüntü İşleme Yapay Zekası ile gıda güvenliği takibi
Her gün, hijyenin en önemli öncelik olduğu trenlerde ve istasyonlarda milyonlarca yemek hazırlanır ve servis edilir. Hindistan'da, Indian Railway Catering and Tourism Corporation (IRCTC), dünyanın en büyük demiryolu yemek ağlarından birini yönetmektedir.
Yakın zamana kadar, hijyen kontrolleri manuel olarak yapılıyordu, bu da her mutfağı her zaman izlemeyi zorlaştırıyordu. İşleri daha verimli ve güvenilir hale getirmek için IRCTC, gıda güvenliği uygulamalarını gerçek zamanlı olarak izleyen bir Vizyon Yapay Zeka sistemi tanıttı.
Sistem, mutfaklarda ve yemek hazırlama alanlarında bulunan mevcut CCTV kameralarına bağlanır. Personelin ellerini yıkamaması, eldiven veya saç filesi eksikliği veya temiz olmayan iş istasyonları gibi yaygın hijyen sorunlarını tespit etmek için eğitilmiş yapay zeka modellerini kullanır.
Sistem kullanıma sunulduğundan beri, hijyen standartlarını iyileştirmeye yardımcı oldu ve personelin sadece prosedürleri kontrol etmek yerine yemek hazırlamaya odaklanırken gıda güvenliği konusunda daha iyi bilgi sahibi olmasını kolaylaştırdı.
Demiryolu operasyonlarında bilgisayarlı görmenin avantajları ve dezavantajları
Bilgisayarlı görü, demiryolu sistemlerinde güvenliği, bakımı ve günlük operasyonları iyileştirme konusunda bir dizi fayda sunar. İşte temel avantajlardan bazıları:
Tahmine dayalı bakım: Görüntü işleme yapay zekası, raylar ve altyapı üzerindeki aşınma veya hasarın erken belirtilerini tespit ederek, arızaların meydana gelmeden önce önlenmesine yardımcı olabilir.
7/24 izleme: İnsan denetçilerin aksine, bilgisayarlı görü sistemleri yorulmadan veya vardiya değiştirmeden sürekli olarak çalışabilir.
Ölçeklenebilirlik: Uygulandıktan sonra, aynı sistem minimum ek çabayla daha fazla istasyonu, treni veya operasyonel bölgeyi kapsayacak şekilde genişletilebilir.
Görüntü İşleme Yapay Zekasının demiryolu taşımacılığına getirdiği birçok olumlu şeye rağmen, bu sistemlerin konuşlandırılması ve sürdürülmesinde hala zorluklar bulunmaktadır. İşte dikkate alınması gereken birkaç dezavantaj:
Gizlilik endişeleri: Halka açık alanlarda sürekli gözetim, yolcular ve personel arasında etik sorunlara ve rahatsızlığa neden olabilir.
Yüksek başlangıç maliyeti: Kameralar, sunucular ve yapay zeka yazılımları dahil olmak üzere bir Görüntü İşleme Yapay Zeka sistemi kurmak, önemli bir ön yatırım gerektirir.
Karmaşık entegrasyon: Bilgisayarlı görü sistemlerini, eski sinyalizasyon veya kontrol sistemleri gibi mevcut altyapıyla entegre etmek teknik olarak zorlayıcı olabilir.
Önemli çıkarımlar
Demiryolu ağları büyüdükçe, güvenilir içgörüler sağlayan gerçek zamanlı sistemlere olan talep artmaktadır. Bilgisayarlı görü sistemleri, operatörlerin sorunlara hızlı ve doğru bir şekilde yanıt vermesine yardımcı olmak için nesne tespiti, yapısal kontroller ve gerçek zamanlı uyarılar kullanır.
Yapay zeka araçları günlük operasyonları iyileştirmenin yanı sıra uzun vadeli bakım maliyetlerini ve güvenlik risklerini de azaltır. Bu araçlar geliştikçe, yapay zeka demiryolu sistemlerini daha verimli, duyarlı ve güvenli hale getirmede etkili bir rol oynamaya hazırlanıyor.
